Det kommer til å være et stort gap i utførelseshastighet i overskuelig fremtid mellom individene, teamene og selskapene som tilpasser (eller oppretter for første gang) arbeidsflytene sine for å jobbe med AI-agenter kontra de som ikke gjør det. I løpet av de siste månedene har jeg snakket med en rekke nye oppstartsgründere som opererer på en helt annen måte enn resten av verden akkurat nå. Det meste av arbeidet deres, spesielt innen ingeniørfag til å begynne med, er orientert rundt hvordan man kan gjøre agenter effektive. Det er fokus på hyperspesifikke spørsmål, en større orientering rundt å få spesifikasjoner helt riktige, kjøre mange agenter i bakgrunnen parallelt, fokusere på kodegjennomganger kontra koding, og en haug med andre nye arbeidsflytpraksiser er faktisk det som trengs for å få agenter til å jobbe i stor skala. Og selv om koding er i forkant akkurat nå i agentiske arbeidsflyter, er det klart at dette mønsteret vil begynne å dukke opp på tvers av de fleste andre domener over tid. Utnyttelse kommer til å dukke opp overalt: muligheten til å generere 10 ganger mer markedsføringsresultat, behandle avtaler mye raskere på grunn av automatiserte juridiske arbeidsflyter, håndtere kundestøtte og suksessoperasjoner på raskere måter, og så videre. Lærdommen her er at disse teamene har en tendens til å være langt mer ambisiøse i hva de presser agenter til å gjøre. De fleste eksisterende team og selskaper vil være glade for inkrementelle gevinster og ikke gjøre de virkelig store endringene i hvordan de jobber. Og å gjøre det vil gi i det minste en midlertidig fordel for de som tilpasser seg disse nye måtene å jobbe på.